Klinische Neurophysiologie 2017; 48(01): 40-43
DOI: 10.1055/s-0041-106860
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Schätzung von Erkennungsraten auf ECoG-Daten mithilfe von vollständig nicht-invasiven MEG-Messungen

Towards an Estimation of ECoG Decoding Results Based on Fully Non-invasive MEG Acquisition
N. Heinze
3   Leibniz Institut für Neurobiologie, Magdeburg
*   Diese Autoren haben gleichberechtigt zu dieser Arbeit beigetragen
,
T. Pfeiffer
1   Institut für Medizintechnik, Otto-von-Guericke Universität Magdeburg
*   Diese Autoren haben gleichberechtigt zu dieser Arbeit beigetragen
,
M. A. Schoenfeld
2   Institut für Neurologie, Universitätsklinikum Magdeburg
3   Leibniz Institut für Neurobiologie, Magdeburg
,
G. Rose
1   Institut für Medizintechnik, Otto-von-Guericke Universität Magdeburg
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Publication History

Publication Date:
02 December 2015 (online)

 
  • Literatur

  • 1 Mellinger J, Schalk G, Braun C et al. An meg-based brain-computer interface (bci). NeuroImage 2007; 36: 581-593
  • 2 Schalk G, Leuthardt EC. Brain-computer interfaces using electrocorticographicsignals. Biomedical Engineering, IEEE Reviews in 2011; 4: 140-154
  • 3 Wissel T, Pfeiffer T, Frysch R et al. Hidden markov model and support vector machine based decoding of finger movements using electrocorticography. Journal of Neural Engineering 2013; 10: 056020
  • 4 Pfeiffer T, Heinze N, Gerber E et al. Decoding of Picture Category and Presentation Duration – Preliminary Results of a Combined ECoG and MEG Study. 6th Intl. BCI Conf